裝最多水的容器
「裝有最多水的容器」問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「裝有最多水的容器」問題是「兩個指針」部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化盛有最多水的容器的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀盛有最多水的容器的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給您一個長度為 n 的整數陣列 height。繪製了 n 條垂直線，使得第 i 線的兩個端點是 (i, 0) 和 (i, height[i])。
求與 x 軸一起形成容器的兩條線，使得該容器包含最多的水。
返回容器可以儲存的最大水量。
請注意，您不能傾斜容器。
寫一個函數 maxArea(height: List[int]) -> int。
- •n == len(height)
- •2 <= n <= 10^5
- •0 <= height[i] <= 10^4
範例
height = [1, 8, 6, 2, 5, 4, 8, 3, 7]
49
The max area is between lines at index 1 (height 8) and index 8 (height 7). Area = min(8, 7) * (8 - 1) = 7 * 7 = 49.
height = [1, 1]
1
Area = min(1, 1) * (1 - 0) = 1.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def max_area_opt(height):
res = 0
l, r = 0, len(height) - 1
while l < r:
area = (r - l) * min(height[l], height[r])
res = max(res, area)
if height[l] < height[r]:
l += 1
else:
r -= 1
return res暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def max_area_brute(height):
res = 0
for l in range(len(height)):
for r in range(l + 1, len(height)):
area = (r - l) * min(height[l], height[r])
res = max(res, area)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Two Pointers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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